Matplotlib 히스토그램에서 빈의 크기를 수동으로 설정하는 방법

  1. hist()함수에 대한 매개 변수로서 bin 경계
  2. 원하는 너비에서 구간 수 계산

히스토그램을 그리려면 bin 개수 n이 매개 변수로 전달되는 hist2d() 함수를 사용합니다. 필요한 크기를 유지하기 위해 필요한 빈 수를 계산하여 빈 크기를 설정할 수 있습니다.

hist()함수에 대한 매개 변수로서 bin 경계

hist 함수에 대한 구문:

hist (x,
      bins: NoneType=None,
      range: NoneType=None,
      density: NoneType=None,
      weights: NoneType=None,
      cumulative: bool=False,
      bottom: NoneType=None,
      histtype: str=builtins.str,
      align: str=builtins.str,
      orientation: str=builtins.str,
      rwidth: NoneType=None,
      log: bool=False,
      color: NoneType=None,
      label: NoneType=None,
      stacked: bool=False,
      normed: NoneType=None,
      data: NoneType=None,
      **kwargs)

Matplotlib에서 bin의 크기를 설정하기 위해 bin 수 대신 bin 경계를 가진 목록을bin 매개 변수로 전달합니다.

import numpy as np
import numpy.random as random
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.random.random_sample(100) * 100.0
plt.hist(data, bins=[0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 80, 100])
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Counts')
plt.title('Histogram Plot of Data')
plt.grid(True)
plt.show()

Matplotlib 전달 목록의 빈 크기를 매개 변수로 설정하십시오

위의 예제에서 빈 경계와 간접 빈 너비를 수동으로 설정했습니다. np.arange를 사용하여 같은 간격의 경계를 찾을 수도 있습니다.

빈을 같은 간격으로 만들기 위해, np.arange를 사용하여 같은 간격의 경계를 찾을 수 있습니다

import numpy as np
import numpy.random as random
import matplotlib.pyplot as plt

binwidth=10
data = np.random.random_sample(100) * 100.0
plt.hist(data, bins=np.arange(min(data), max(data) + binwidth, binwidth))
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Counts')
plt.title('Histogram Plot of Data')
plt.grid(True)
plt.show()

Matplotlib 전달 목록의 동일하게 분산 된 빈을 매개 변수로

경고

np.arange(start, stop, step)에 의해 생성 된 간격은start를 포함하기 때문에 np.arange의 두 번째 매개 변수는 max(data) + binwidth이지만 max(data)는 아닙니다. stop을 제외합니다. 따라서 실제 정지를max(data)로하려면binwidth 간격을max(data)에 추가해야합니다.

원하는 너비에서 구간 수 계산

구간 수를 찾기 위해 ‘최대 값-최소값’을 원하는 구간 너비로 나눈 결과를 계산합니다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def find_bins(observations, width):
    minimmum = np.min(observations)
    maximmum = np.max(observations)
    bound_min = -1.0 * (minimmum % width - minimmum)
    bound_max = maximmum - maximmum % width + width
    n = int((bound_max - bound_min) / width) + 1
    bins = np.linspace(bound_min, bound_max, n)
    return bins

data = np.random.random_sample(120) * 100
bins = find_bins(data, 10.0)
plt.hist(data, bins=bins)
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Counts')
plt.title('Histogram Plot')
plt.show() 

주어진 너비에서 빈 수를 찾습니다

관련 문장 - Matplotlib Histogram

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